【觀點】我對人工智慧的理解：不是每個問題都是釘子，人工智慧也不是大槌。

先前跟朋友以及師長們一同討論到人工智慧，雖然僅僅只有簡單實作過，以及藉由外界關注這方面的訊息，而沒有真正的產業經歷，但還是能希望分享一下自己的觀點，如果有問題也歡迎讀者跟我討論或指正我。

人工智慧其實存在許多潛在限制，例如架構跟演算法，很多問題需要耗費太多甚至是指數倍的運算資源，有可能一個問題就要跑上數十年，那在根本上，已經不是發展不發展的問題，而是發展的可不可行與需不需要。

我們不應該盲目崇拜人工智慧，而是回歸實務本身。

因此，在詢問發展人工智慧資源之前，我們先要詢問幾個問題

1. 我們要將人工智慧應用在什麼產業?
2. 我們要用人工智慧在產業當中解決什麼問題?
3. 這個問題是否在實務層面上有其他解決方案?
4. 我們是否有充足的資源可以發展?

人工智慧不是一種魔法，它需要耗費大量的資源，而它的應用應當在產業界當中落實。定義圍棋的問題相對簡單，追求的目標是在棋局中勝利，在棋盤19乘以19格的可能性裡，還要放入沒有棋子、有白棋、有黑棋的變化，每一步棋就有19*19*3=1083種變化。

而還有很多問題是難以定義的，例如Google在分類垃圾郵件中，如何去定義垃圾郵件。抑或是搜尋引擎或廣告的結果是否是我們想要的?

應用在社會科學的議題當中，可以討論如何實現民主，例如民主是否是優於其他任何可能的制度。問題還可以細分為程序民主，產生候選人的程序或是民意的匯集與投票結果是否公平跟正當。還有結果民主，產生候選人後，它帶來的結果是否符合民主精神等等。

人工智慧不是大槌，也不是每個待解決的問題都是小釘子。

如果問題本身難以定義，我們也需要運用學科本身的所學或研究發展，協助人工智慧清楚的定義問題，或者參考人類或其他自然界的思考或運作模式，協助找到解決方案。

此外，人工智慧像是一個黑盒子，在輸入資料給它，並產出資料的過程中，它沒有辦法解釋如何產出結果，而結果也有可能是錯誤的。

例如曾經將醫療數據輸入分析，得出的結論竟然是如果患有肺炎，那同時患有哮喘是有幫助的。而其中一種符合邏輯的解釋是，有哮喘病史的病人在患有肺炎的情形下，就會儘快地去看醫生，間接提高了他們的存活率。這是人工智慧誤判的經典案例之一。

在發展上，我認為需要就細節跟產業面討論，進一步結合產業界已有的方法與細節，讓人工智慧幫助我們解決問題。我們也可以反轉我們的思維，從單純的人工智慧幫助其他類別的科學解決問題，也可以是反過來讓後者協助人工智慧定義問題，推動人工智慧發展。

藉由跨領域專業的整合，領域本身的專業知識可以為主體也可以為配角，需要的是專業的彼此了解與溝通。

了解人工智慧，並回歸實務層面之後，我們方能夠比較客觀而立體的針對這個科技做思考，而非只是單純的砸錢或崇拜科技本身。